【源码】基于深度学习的车牌识别系统

项目简介

本项目是基于Python的深度学习车牌识别系统，借助多种深度学习模型（如YOLO、CNN、LeNet - 5等）识别车牌字符。支持Keras、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习框架，还提供图形用户界面（GUI）用于模型训练、加载和预测。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：支持YOLO、CNN、LeNet - 5、RNN、LSTM、GRU等多种深度学习模型，用户可按需选择。
2. 预训练与二次训练：提供预训练功能，用户能加载预训练模型进行二次训练，提升训练效率。
3. 数据集管理：支持txt、h5等多种数据集格式，方便用户管理训练、验证和测试数据。
4. GUI界面：有直观的图形用户界面，便于用户进行模型选择、参数设置、训练和预测操作。
5. 模型保存与加载：支持模型的保存和加载，用户可在不同时间使用已训练的模型。
6. 图像提取与处理：支持车牌图像的提取和预处理，保证输入数据质量。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python：确保系统已安装Python 3.x。
2. 安装依赖库：使用以下命令安装项目所需依赖库： bash pip install -r requirements.txt

数据准备

1. 下载数据集：下载车牌识别所需数据集，放置在项目目录下的data文件夹中。
2. 数据预处理：运行数据预处理脚本，将数据集转换为模型训练所需格式。

运行项目

1. 启动GUI：运行以下命令启动图形用户界面： bash python main.py
2. 模型训练：在GUI界面中选择模型类型，设置训练参数，点击“开始训练”按钮进行模型训练。
3. 模型加载与预测：训练完成后，可选择加载已保存的模型进行预测，输入车牌图像，系统将输出识别结果。

注意事项

1. 计算资源：深度学习模型训练需要较大计算资源，建议使用GPU加速。
2. 数据集质量：确保数据集质量和格式正确，以提高模型识别准确率。
3. 日志查看：训练过程中可通过查看日志文件了解训练进度和错误信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】